데이터 분석가 Damla's blog

나는 최근에 무기력함을 강하게 느끼고 있었다. 하루를 충실히 살아도 무엇인가 맡은 일을 잘해내고 싶다는 생각보다는 이것을 해서 무엇을 하나... 하는 생각만 들고, 더 잘 하고자하는 의욕도 없었다. 하루를 충실히 살아내는 것만으로 충분하다고 누군가 그랬는데, 나는 불만족을 느끼고 있었다. 그런 생각을 하기를 몇일 어느날 내가 느끼고 있는 이 상황이 언젠가 유투브에서 봤던 '소진'된 증상은 아닌가 하는 생각이 들었다. 나는 늘 최선을 다하고자 했고, 열심히 했다. 성실한게 최고라고 생각했고, 누구보다 일찍 출근하고 근면해야한다고 생각했다. 그렇게 나를 불태웠고, 결국 회사 생활 일년 반정도의 기간만에 전부다 불타버린 것이다. 내가 하는 일이 데이터를 다루는 일이라, 늘 정확해야하고 확인했던 조건도 다시 봐..

데이터 분석업무는 기존의 지표들을 바탕으로 의미있는 의사결정을 위한 지표를 제공한다.다시 말하자면, 사내의 모든 데이터를 관리하고 다룰  줄 알며, 많고 많은 데이터 중에서 의미있는 데이터를 정리하고 가공해서 비즈니스에 필요한 수치를 제공하는 역할을 한다. 어느 정도 기반이 닦인 회사라면, 분석은 0에서 시작되지 않는다. 이전에 분석했던 내용, 하물며 다른 팀에서 다루는 데이터를 기반으로 데이터를 정제하고 다루게 된다. 거기서 분석이 시작된다고 볼 수 있다. 우리가 소통해야하는 사람은 데이터를 잘아는 사람일 수도 있고 그렇지 않을 수도 있지만 우리는 늘 우리보다 더 데이터를 잘알고 있는 사람을 대한다고 생각하고 업무에 임해야한다. 그래야 의미있는, 퀄리티가 좋은 분석을 할 수 있으니까. 그래서 더 나은 ..

나는 데이터 분석가이다.직무와는 상관없이 냉정하게 내가하는 업무들을 봤을 때 나는 데이터 분석가의 일을 더 많이 하고 있기 때문에 지금의 나는 스스로를 데이터 분석가로 생각한다. 객관적으로 내가 지금하고 있는 일들을 봤을 때 나는 내가 더 성장할 수 있는 상황 혹은 이대로 유지될 수 있는 상황의 기로에 서있다고 생각한다. 취업을 하기 전에는 취업만 하고 싶었고 취업을 한 후에는 일을 더 잘하고 싶었는데 지금은 일을 잘하는 것을 넘어서 더 나은 역량을 갖추고 업무를 하고 싶어졌다. 전문성을 가질 수록 그 무게도 더 해질 것이라는 것을 안다. 하지만 일의 시작은 사람과 사람이 하는 것이지만 결국 그 일의 규모를 키우려면 기술을 사용해야하듯이 지금의 다양한 경험을 가지고 그 상위의 것을 추구해야 앞으로 변화할..

이전 글에서 데이터와 관련된 대표적인 직무 3개에 대해 이야기했다. 이번에는 데이터 엔지니어가 되려면 필요한 역량 또는 기술에 대해 이야기하려고 한다. 앞서 데이터 엔지니어는 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트가 업무를 위해 데이터를 더 쉽고 효율적으로 활용할 수 있도록 데이터 ETL파이프라인을 설계하고 구축하는 역할을 한다고 했었다. 그렇다면 ETL파이프라인은 무엇인가? E(Extract) 데이터를 추출하는 과정 - 기본적으로 사용되는 Excel, csv, json과 같은 형식의 데이터를 받아오거나, - 웹, 앱의 로그를 추출하는 것을 말한다. T(Transform) 데이터를 활용할 수 있는 형식으로 변형하는 것 - Extract 과정으로 데이터를 추출한 이후에 해당 데이터를 정형화된 형식 (열(Col..

데이터 관련한 직무가 새로이 생기고 있고 빅데이터에 대한 관심이 증가하면서 직무에 대한 관심도 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 그 많은 직무가 실제 하는 역할에 대해서 어렴풋이 알고는 있지만 정확하게는 알지 못하는 경우가 더 많을 것이다. 그래서 데이터와 관련된 직무 3가지를 정리해 보았다. 데이터 분석가 (Data Analyst, DA) -> 데이터를 분석, 정리하여 데이터 의사결정을 돕기 위한 정보 전달을 하는 역할 보고서를 만들어서 전달하거나 분석한 내용을 요약 전달하여 의사결정을 돕는다. 데이터 사이언티스트 (Data scientist, Machine/Deep learning Engineer의 역할도 포괄한다, DS) -> 비즈니스 운영에 필요한 문제를 정의하고, 문제를 해결하기 위해 데이터 분..

생각 정리하는 법나는 매일 생각한다. 어제한 행동에 대한 후회부터 시작해서 오늘 일어나지도 않을 일을 걱정하기도 한다. 한번 잘못된 생각을 시작하면 멈추기 어려운 경우도 있다. 이것은 나혼자만의 문제가 아니었다.우리는 하루에 5~7만개의 생각을 하는데 그중에서 부정적인 생각이 80%, 과거에 이미 했던 생각이 95%라고 한다.즉, 우리는 과거에 했던 부정적인 생각을 매일 반복하고 있다는 것이다. 그렇다면 어떻게 해야 좋은 생각을 뽑아낼 수 있을 까? 📌좋은 생각이란? 1. 내 문제를 해결할 수 있는 실마리 2. 내 인생을 더 나은 삶으로 바꿀 수 있는 생각 3. 가치있는 아이디어 📌좋은 생각을 하기위한 5단계 생각정리 프로세스 1단계: 기록 -> 머리로만 기억하면 왜곡되거나 사리지기 때문에 우리는 기..

나는 금년 3월에 데이터분석가가 되기로 결심했고 신입 데이터분석가로 직무전환에 선공했다. 어문계열 출신을 신입데이터분석가로 만들어준 3가지 좋은 습관/행동을 소개하려고 한다. 1) 온라인 활동영역을 이동시킨다.몇 달동안 데이터분석가가 무엇인지 알아보면서 데이터분석가로 직무를 전환하기로 결심 했다. 3월부터 SQL수업을 듣고 데이터리안의 부트캠프도 수강하면서 내가 정말 잘하고 있는 것인지, 데이터분석가로 직무전환을 하면 진짜 내가 원하고 하고 싶어하는 일을 하게 되는 것이 맞기는 한 건지 계속해서 의심이 들었다. 불안했고 내 미래가 걱정되었다. 인터넷에 쓰여진 글만보고 내 미래를 결정해도 되는 것인가.. 하고 말이다. 그래서 내가 한 행동은 내 온라인 활동영역을 이동시키는 것이었다.. 온라인에서는 나와 비..

데이터리안은 '모든 의사결정에 데이터가 함께 하도록'이라는 회사비전을 가지고 데이터분석가들이 운영하는 데이터분석 교육 제공 기업이다. https://www.datarian.io/ 데이터리안에서는 매달 데이터분석과 관련된 주제로 웨비나를 진행하는데 이번 달 웨비나 주제는 데이터분석에서 뗄레야 뗄수 없는 시각화와 데이터로 보고서 쓰기를 주제로 강의가 진행되었다. 웨비나는 5월 31일(매월 마지막주 화요일) 오후 7시 - 9시, Zoom으로 진행된다. 거의 매회 200명 넘게 접속하는 꽤 많이 참가한다. 그만큼 내용도 풍부하고 배울 것이 많다. ​*** 혹시나 이번 웨비나를 놓쳐서 아쉽다면 인프런에서 VOD를 구매할 수 있다*** ​ 웨비나에 대한 내 후기를 먼저 제시하겠다. (이번 웨비나에서 배운 것! ㅋㅋ..

데이터리안은 '모든 의사결정에 데이터가 함께 하도록'이라는 회사비전을 가지고 데이터분석가들이 운영하는 데이터분석 교육 제공 기업이다. https://www.datarian.io/ 나는 배울수 있는 기회가 있다면 무조건 참석한다. 그게 나다. 3월에 SQL 기초 수업을 수강한 후 3월에 바로 데이터리안 SQL 실전반 수업을 들었다. 그 뒤로 데이터리안에서 운영하는 세미나에 매 달 참가하고 있다. 데이터리안은 데이터분석에 대한 블로그와 오픈카톡방을 운영하고 있다. 6월 데이터리안 웨비나 주제는 "스스로 성장하는 분석가 커리어 만들기"를 주제로 진행되었다.​ 세미나는 6월 28일 오후 7시 - 9시 / Zoom으로 진행된다. *** 혹시나 이번 웨비나를 놓쳐서 아쉽다면 인프런에서 VOD를 구매할 수 있다***..

컴퓨터는 기본적으로 이진법(0과 1, binary)로 이루어져있다. 모든 컴퓨터내의 자료는 다 이진법으로 구성되어 있다. 우리가 보는 모든 데이터는 여러 개의 1과 여러 개의 0으로 이루어져 있다. 가장 기본적인 이진법(Binary) 유닛(unit)은 바이트(bite)이고 한개의 1과 한개의 0으로 이루어진다. 그 다음으로 큰 이진법 유닛은 바이트(byte)로 (철자는 다르지만 발음이 똑같다) 8개의 바이트(bite)로 구성된다. 즉, 1 bite = 00,11,01,10 1 byte = 1100110011001100 8 bites, 16 numbers 이다. 1 kb(킬로바이트)는 약 1,000 bytes 이고 1 gb(기가바이트)는 약 1,000,000 bytes로 구성된 것이다. 1960년, 미국에..